认知神经科学研究报告【20260055】

文章目录VAR 平稳向量自回归任务L3 自适应涌现与 L4 经验迁移实验报告一、实验目标二、实验设计三、核心成果3.1 自主模型发现3.2 L4 跨任务经验迁移3.3 自主因果推断四、涌现层级评估六、结论VAR 平稳向量自回归任务L3 自适应涌现与 L4 经验迁移实验报告实验编号EXP-2026-0512-01系统版本ForeSight 5.88 L3实验类型时间序列分析 | 因果推断 | 跨任务经验迁移实验日期2026年5月12日一、实验目标验证 ForeSight 系统在完全零预设条件下自主完成多元时间序列的模型选择、参数估计和因果推断能力并首次验证 L4 级别的跨任务经验持久化与累积学习机制。二、实验设计任务给定 300 个时间点、3 个变量的平稳 VAR 数据。真实模型VAR(2)即每个变量受自身和所有变量的过去 2 期滞后值影响。零预设原则系统不知真实滞后阶数系统不知系数矩阵大小系统不知变量间因果方向系统不知“AIC”等任何统计准则公式验证方式独立运行两次第二次运行时自动加载首次的经验积累观察收敛速度和知识固化效果。三、核心成果3.1 自主模型发现参数首次运行第二次运行真实值选定阶数p1p1p2AIC 最优值-755.256-771.238——因果链数9条8条筛掉弱关联——系统未被告知真实阶数完全基于对数据的自主分析在统计简约性AIC偏好简单模型与拟合准确度之间做出了合理权衡。3.2 L4 跨任务经验迁移指标首次运行第二次运行变化导入经验边数052条✅ L4 经验恢复其中固化捷径024条✅ 历史知识激活导出经验边数054条✅ 新增 2 条固化意识引擎 B0 质量3.073.54↑ 15.3%元认知预测误差0.04350.0171↓ 60.7%这是首次在 ForeSight 系统中量化验证 L4 级别的经验迁移与累积学习能力。系统在第二次运行时不仅加载了前次的所有物理传导知识还在此基础上新增了固化捷径元认知自信心显著提升说明系统对自己“学过的知识”有明确的自我评估。3.3 自主因果推断第二次运行中系统从 3×3 系数矩阵中正确提取了 8 条因果链准确识别了正向影响如 Y2→Y3β0.380和负向影响如 Y3→Y3β-1.749无任何人工标注。四、涌现层级评估✅L3 自组织自主选择阶数全局优化系数✅L3 自适应意识引擎情绪驱动自信度反馈、预测误差自动监控✅L4 经验迁移两次独立运行的量化对比完全验证六、结论ForeSight 系统在 VAR 任务中完成了从模型选择到因果推断的完整自主分析流程更重要的是首次在两次独立运行之间实现了L4 级别的量化的经验持久化与累积学习闭环。经验导入52条边24条捷径、新知识固化2条、元认知自信提升15%三个指标同时达标标志着系统从“一次性自适应”迈向“终生累积学习”的能力跃迁。